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岩爆预测的粒子群优化投影寻踪模型
  • ISSN号:1000-4548
  • 期刊名称:《岩土工程学报》
  • 时间:0
  • 分类:TU457[建筑科学—岩土工程;建筑科学—土工工程]
  • 作者机构:[1]河海大学岩土力学与堤坝工程教育部重点实验室,江苏南京210098, [2]河海大学岩土工程科学研究所,江苏南京210098
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(50911130366); 国家科技支撑计划(2008BAB29B01); 江苏省普通高校研究生科研创新计划(CX098-158Z)
中文摘要:

岩爆是深部高地应力区地下岩体工程中的主要工程地质灾害之一,对其发生及烈度预测是一个复杂的不确定系统问题。结合投影寻踪算法、粒子群优化算法和逻辑斯谛曲线函数,并选取洞室最大切向应力与岩石单轴抗压强度的比值、脆性系数和弹性能量指数作为判别指标,建立了岩爆预测的粒子群优化投影寻踪模型。该模型一方面采用粒子群算法优化投影指标函数及逻辑斯谛曲线函数参数,确保了模型参数的准确性;另一方面利用逻辑斯谛曲线函数建立投影值与经验等级之间的非线性关系。模型的测试结果显示了良好的精度。将该模型应用到秦岭隧道和冬瓜山铜矿的岩爆预测中,预测结果与实际情况吻合较好,表明该模型在岩爆预测中的可行性和有效性。

英文摘要:

Rock burst is one of the main engineering geological hazards of underground rock engineering in deep high ground stress zone.The prediction of rock burst intensity is a complex systematic problem of uncertainty.Based on the projection pursuit(PP),the particle swarm optimization(PSO) and the logistic curve function(LCF),a new model for rock burst prediction is developed,which is referred to as projection pursuit based on particle swarm optimization(PSO-PP).The ratio of the maximum tangential stress of the cavern wall to the uniaxial compressive strength,the brittleness coefficient and the elastic energy index of rock are regarded to as the discrimination indices of PSO-PP.The model,on the one hand,uses the PSO to optimize the projection index function and the parameters of LCF so as to ensure the accuracy of the parameters used in the model.On the other hand,the nonlinear relationship between projection values and empirical grades is established according to LCF.The test results of the model show a very good precision.In this study,the prediction results obtained by applying the developed model to Qinling Tunnel and Dongguashan Mine are well consistent with the practical situation.It indicates that the model is feasible and effective for rock burst prediction.

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期刊信息
  • 《岩土工程学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科协
  • 主办单位:中国水利学会 中国土木工程学会 中国力学学会 中国建筑学会 中国水力发电工程学会 中国振动工程学会
  • 主编:蔡正银
  • 地址:南京虎踞关34号
  • 邮编:210024
  • 邮箱:ge@nhri.cn
  • 电话:025-85829553 85829534
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-4548
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1124/TU
  • 邮发代号:28-62
  • 获奖情况:
  • 中国科协二等奖,江苏省首届优秀期刊奖,连续三次被评为核心期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:54826